JP2020057206A - Information processing device - Google Patents
Information processing device Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020057206A JP2020057206A JP2018187513A JP2018187513A JP2020057206A JP 2020057206 A JP2020057206 A JP 2020057206A JP 2018187513 A JP2018187513 A JP 2018187513A JP 2018187513 A JP2018187513 A JP 2018187513A JP 2020057206 A JP2020057206 A JP 2020057206A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- preference
- user
- attribute
- information processing
- posting
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 62
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000000034 method Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 235000019640 taste Nutrition 0.000 description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 235000019504 cigarettes Nutrition 0.000 description 1
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0631—Item recommendations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0251—Targeted advertisements
- G06Q30/0255—Targeted advertisements based on user history
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/01—Social networking
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は情報処理装置に関する。 The present invention relates to an information processing device.
商品やサービス(以下、これらをアイテムと総称する)を推薦する仕組みがある。例えば特許文献1では、SNS(Social Networking Service)におけるその商品の評判に基づいて商品を推薦する仕組みが提案されている。
There is a mechanism for recommending goods and services (hereinafter, these are collectively referred to as items). For example,
本発明は、或るユーザの嗜好を推定するための情報が不足していた場合であっても、当該或るユーザの嗜好に応じたアイテムを提示することを目的とする。 An object of the present invention is to present an item corresponding to a certain user's preference even when information for estimating the preference of a certain user is insufficient.
請求項1に係る情報処理装置は、複数のユーザの投稿履歴から、各々の前記ユーザの属性を推定する属性推定手段と、前記複数のユーザの投稿履歴から、各々の前記ユーザの嗜好を推定する嗜好推定手段と、推定された前記属性及び前記嗜好を対応付けて記憶する記憶手段と、推薦相手となるユーザの属性に対応する嗜好を前記記憶手段の記憶内容から特定する特定手段と、前記推薦相手となるユーザに対して特定された嗜好に応じたアイテムを当該推薦相手となるユーザに提示する提示手段とを備えることを特徴とする。
The information processing apparatus according to
請求項2に係る情報処理装置は、請求項1記載の構成において、前記嗜好推定手段は、所定の条件に合致する投稿履歴から嗜好を推定する場合に、当該投稿履歴と当該嗜好との関係に対する重みづけを行って、前記ユーザの嗜好を推定する。
In the information processing apparatus according to claim 2, in the configuration according to
請求項3に係る情報処理装置は、請求項2記載の構成において、前記嗜好推定手段は、投稿したユーザが前記投稿履歴の原作成者ではない場合には、当該投稿したユーザが当該投稿履歴の原作成者である場合に比べて、当該投稿履歴と前記嗜好との関係に対する重みを小さくする。
The information processing apparatus according to
請求項4に係る情報処理装置は、請求項2記載の構成において、前記嗜好推定手段は、広告又は宣伝を目的とした投稿履歴については、広告又は宣伝以外を目的とした投稿に比べて、当該投稿履歴と前記嗜好との関係に対する重みを小さくする。 According to a fourth aspect of the present invention, in the configuration according to the second aspect, the preference estimating unit is configured such that the posting history for the purpose of advertisement or promotion is more compared to the posting history for purposes other than advertising or promotion. The weight for the relationship between the posting history and the preference is reduced.
請求項5に係る情報処理装置は、請求項1記載の構成において、前記嗜好推定手段は、前記属性推定手段によって推定されるユーザの属性に応じて、当該ユーザの投稿履歴と前記嗜好との関係に対する重みを変える。
In the information processing apparatus according to claim 5, in the configuration according to
請求項6に係る情報処理装置は、請求項5記載の構成において、前記嗜好推定手段は、前記属性推定手段によって推定されるユーザの属性の種類に応じて、当該ユーザの投稿履歴と前記嗜好との関係に対する重みを変える。 In the information processing device according to claim 6, in the configuration according to claim 5, the preference estimating unit determines the posting history of the user and the preference according to a type of the attribute of the user estimated by the attribute estimating unit. Change the weight for the relationship.
請求項7に係る情報処理装置は、請求項5記載の構成において、前記嗜好推定手段は、前記属性推定手段によって推定されるユーザの属性の推定精度に応じて、当該ユーザの投稿履歴と前記嗜好との関係に対する重みを変える。 In the information processing apparatus according to claim 7, in the configuration according to claim 5, the preference estimating means includes a posting history of the user and the preference in accordance with estimation accuracy of a user attribute estimated by the attribute estimating means. Change the weight for the relationship with.
請求項8に係る情報処理装置は、請求項7記載の構成において、前記嗜好推定手段は、前記推薦相手となるユーザの属性以外の属性を加味して、当該ユーザの投稿履歴と前記嗜好との関係に対する重みを変える。 In the information processing apparatus according to claim 8, in the configuration according to claim 7, the preference estimating unit adds an attribute other than the attribute of the user as the recommendation partner, and compares the posting history of the user with the preference. Change the weight for the relationship.
請求項9に係る情報処理装置は、請求項7記載の構成において、前記嗜好推定手段は、前記属性推定手段により推定された属性以外の属性である確率を加味して、当該ユーザの投稿履歴と前記嗜好との関係に対する重みを変える。 In the information processing apparatus according to claim 9, in the configuration according to claim 7, the preference estimating unit takes into account the posting history of the user in consideration of a probability that the attribute is an attribute other than the attribute estimated by the attribute estimating unit. The weight for the relationship with the preference is changed.
請求項10に係る情報処理装置は、請求項1記載の構成において、前記特定手段は、前記記憶手段に前記推薦相手となるユーザの属性と同じ属性が記憶されていない場合には、他の属性のユーザの嗜好を用いて前記推薦相手となるユーザの嗜好を特定する。
In the information processing apparatus according to
請求項11に係る情報処理装置は、請求項10記載の構成において、前記特定手段は、前記記憶手段に前記推薦相手となるユーザの属性と同じ第1の属性が記憶されていない場合には、前記推薦相手となるユーザの属性が持つ第2の属性に対応する嗜好を特定する
ことを特徴とする請求項10記載の情報処理装置。
In the information processing device according to
請求項12に係る情報処理装置は、請求項10記載の構成において、前記特定手段は、前記記憶手段に前記推薦相手となるユーザの第1の属性と同じ属性が記憶されていない場合には、前記推薦相手となるユーザの嗜好と類似する嗜好を持つ第2の属性のユーザの嗜好に応じて、前記推薦相手となるユーザの属性と同じ第2の属性に対応する嗜好を特定する。
In the information processing apparatus according to
請求項13に係る情報処理装置は、請求項12記載の構成において、前記推薦相手となるユーザの嗜好と類似する嗜好を持つユーザの属性が予め決められている。 In the information processing apparatus according to a thirteenth aspect, in the configuration according to the twelfth aspect, an attribute of a user having a preference similar to the preference of the user as the recommendation partner is determined in advance.
請求項14に係る情報処理装置は、請求項12記載の構成において、前記推薦相手となるユーザの嗜好と類似する嗜好を持つユーザの属性が当該属性の数値御又は位置の近さに応じて決められている。 According to a fourteenth aspect of the present invention, in the configuration according to the twelfth aspect, the attribute of the user having a preference similar to the preference of the user as the recommendation partner is determined according to the numerical value of the attribute or the proximity of the position. Have been.
請求項15に係る情報処理装置は、請求項12記載の構成において、推薦相手となるユーザの第1のアイテムに対する嗜好が、第2のアイテムに対する他のユーザに対する嗜好に応じて決められている。
In the information processing apparatus according to claim 15, in the configuration according to
請求項1に記載の情報処理装置によれば、或るユーザの嗜好を推定するための情報が不足していた場合であっても、当該或るユーザの嗜好に応じたアイテムを提示する。
請求項2に記載の情報処理装置によれば、投稿履歴と嗜好との関係を加味してユーザの嗜好を推定する。
請求項3に記載の情報処理装置によれば、投稿したユーザが投稿履歴の原作成者ではない場合とある場合とで、投稿履歴と嗜好との関係に対する重みを変えられる。
請求項4に記載の情報処理装置によれば、広告又は宣伝を目的とした投稿履歴と広告又は宣伝以外を目的とした投稿とで、投稿履歴と嗜好との関係に対する重みを変えられる。
請求項5に記載の情報処理装置によれば、ユーザの属性に応じて、当該ユーザの投稿履歴と嗜好との関係に対する重みを変えられる。
請求項6に記載の情報処理装置によれば、ユーザの属性の種類に応じて、当該ユーザの投稿履歴と嗜好との関係に対する重みを変えられる。
請求項7に記載の情報処理装置によれば、ユーザの属性の推定精度に応じて、当該ユーザの投稿履歴と嗜好との関係に対する重みを変えられる。
請求項8に記載の情報処理装置によれば、推薦相手となるユーザの属性以外の属性を加味して、当該ユーザの投稿履歴と嗜好との関係に対する重みを変えられる。
請求項9に記載の情報処理装置によれば、属性推定手段により推定された属性以外の属性である確率を加味して、当該ユーザの投稿履歴と嗜好との関係に対する重みを変えられる。
請求項10に記載の情報処理装置によれば、記憶手段に推薦相手となるユーザの属性と同じ属性が記憶されていない場合でも、推薦相手となるユーザの嗜好を特定する。
請求項11に記載の情報処理装置によれば、記憶手段に推薦相手となるユーザの属性と同じ第1の属性が記憶されていない場合でも、推薦相手となるユーザの嗜好を特定する。
請求項12に記載の情報処理装置によれば、記憶手段に推薦相手となるユーザの属性と同じ第1の属性が記憶されていない場合でも、推薦相手となるユーザの嗜好を特定する。
請求項13に記載の情報処理装置によれば、推薦相手となるユーザの嗜好と類似する嗜好を持つユーザの属性が予め決められている。
請求項14に記載の情報処理装置によれば、推薦相手となるユーザの嗜好と類似する嗜好を持つユーザの属性が当該属性の数値御又は位置の近さに応じて決められている。
請求項15に記載の情報処理装置によれば、推薦相手となるユーザの第1のアイテムに対する嗜好が、第2のアイテムに対する他のユーザに対する嗜好に応じて決められている。
According to the information processing apparatus of the first aspect, even if information for estimating a certain user's preference is insufficient, an item corresponding to the certain user's preference is presented.
According to the information processing apparatus described in claim 2, the preference of the user is estimated in consideration of the relationship between the posting history and the preference.
According to the information processing apparatus of the third aspect, the weight for the relationship between the posting history and the preference can be changed depending on whether the posting user is not the original creator of the posting history.
According to the information processing apparatus of the fourth aspect, the weight of the relationship between the posting history and the preference can be changed between the posting history for the purpose of the advertisement or the advertisement and the posting for the purpose other than the advertisement or the advertisement.
According to the information processing apparatus of the fifth aspect, the weight for the relationship between the posting history and the preference of the user can be changed according to the attribute of the user.
According to the information processing apparatus of the sixth aspect, the weight for the relationship between the posting history and the preference of the user can be changed according to the type of the attribute of the user.
According to the information processing apparatus of the seventh aspect, the weight for the relationship between the posting history and the preference of the user can be changed according to the estimation accuracy of the attribute of the user.
According to the information processing apparatus of the eighth aspect, the weight for the relationship between the posting history and the preference of the user can be changed by taking into account attributes other than the attribute of the user as the recommendation partner.
According to the information processing apparatus of the ninth aspect, the weight for the relationship between the posting history and the preference of the user can be changed in consideration of the probability that the attribute is an attribute other than the attribute estimated by the attribute estimating unit.
According to the information processing apparatus of the tenth aspect, even when the storage unit does not store the same attribute as the attribute of the user to be recommended, the preference of the user to be recommended is specified.
According to the information processing apparatus of the present invention, even when the storage unit does not store the same first attribute as the attribute of the user to be recommended, the preference of the user to be recommended is specified.
According to the information processing apparatus of the twelfth aspect, even when the storage unit does not store the same first attribute as the attribute of the user to be recommended, the preference of the user to be recommended is specified.
According to the information processing apparatus of the thirteenth aspect, the attribute of the user having a preference similar to the preference of the user to be recommended is determined in advance.
According to the information processing apparatus of the present invention, the attribute of the user having a preference similar to the preference of the user to be recommended is determined according to the numerical value of the attribute or the proximity of the position.
According to the information processing apparatus of the present invention, the preference of the user as the recommendation partner with respect to the first item is determined according to the preference of another user with respect to the second item.
<構成>
以下、本発明の実施形態について説明する。図1は、本発明の実施形態に係る情報処理システム10の構成を示すブロック図である。この情報処理システム10は、情報処理装置1と、複数の投稿サイト2a,2b(以下、投稿サイト2という)と、これらが通信可能となるように接続するインターネット等のネットワーク3とを備える。投稿サイト2は、例えばSNS(Social Networking Service)、ブログ、掲示板と呼ばれるサービスを提供するコンピュータである。投稿サイト2は、SNSを利用するユーザ(以下、SNSユーザという)が投稿したデータを蓄積しており(以下、このデータ群を投稿履歴という)、これをネットワーク3に接続された装置に提供する。情報処理装置1は、投稿サイト2に蓄積されている投稿履歴から、そのSNSユーザの年齢や性別等の属性と、アイテムに対するそのSNSユーザの嗜好の度合いとを推定して、両者の関係を特定する。そして、情報処理装置1は、この関係を利用して、推薦を行う相手となる対象ユーザ(以下、顧客ユーザという)に対し、その顧客ユーザの属性から推薦対象となるアイテムを特定して、そのアイテムに関する情報をその顧客ユーザに提示する。
<Structure>
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described. FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an
図2は、情報処理装置1のハードウェア構成を示すブロック図である。情報処理装置1は、制御部11と、通信部13と、記憶部12とを備えている。制御部11は、CPU(Central Processing Unit)などの演算処理装置と、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)などの記憶装置とを備えている。ROMには、CPUによって実行されるプログラムが記憶されている。CPUは、RAMをワークエリアとして用いてROMや記憶部12に記憶されたプログラムを実行することによって、情報処理装置1の各部の動作を制御する。通信部13は、通信回路を備えており、データ通信を行う。記憶部12は、例えばハードディスクなどの記憶手段であり、制御部11が用いるデータ群やプログラム群を記憶している。
FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the
図3は、情報処理装置1の機能構成を示すブロック図である。取得部100は、各投稿サイト2からネットワーク3を介して投稿履歴を取得する。
FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration of the
属性推定部101は、複数のSNSユーザの投稿履歴から各々のSNSユーザの属性を推定する。具体的には、属性推定部101は、例えば投稿に含まれるテキストデータとSNSユーザの属性との関係を教師あり学習等の技術を用いて事前に機械学習しておく。例えば、属性推定部101は、投稿において20代の女性が多用するワードが頻出する場合は、それを投稿したSNSユーザは20代女性であるという関係を学習しておく。属性推定部101は、その学習モデルを用いて、各投稿について、その投稿を行ったSNSユーザの属性を推定する。ここでいうSNSユーザの属性とは、例えば性別、年齢(ないし年代)、職業、居住地等である。
The
嗜好推定部102は、複数のSNSユーザの投稿履歴から各々のSNSユーザの嗜好を推定する。具体的には、嗜好推定部102は、例えば自然言語処理を用いてアイテムに関するSNSユーザの感情を分析する手法(センチメント分析)等の方法を用いて、各投稿に含まれるアイテムに対する、その投稿を行ったSNSユーザの嗜好の度合いを推定する。つまり、嗜好推定部102による嗜好推定の対象となる投稿は、アイテムを意味するワードを含む投稿に限られる。
The
記憶部103は、推定された属性及び嗜好を対応付けて記憶する。例えば記憶部103は、各投稿について推定された属性(例えば20代女性)及び嗜好(例えば商品の種類や旅行先候補となる地名、タバコの銘柄など)の関係を、全投稿について統計的に処理したうえで、その結果を記憶する。例えば、各々のSNSユーザの処理の結果、「属性:20代」「性別:女性」「アイテム:ハワイ」「嗜好:ポジティブ」などが記憶される。
The
特定部104は、アイテムの推薦相手となる或る顧客ユーザについて、その顧客ユーザの属性に対応する嗜好を記憶部103の記憶内容から特定する。具体的には、特定部104は、ユーザ識別情報とその顧客ユーザの属性とが少なくとも含まれる顧客リスト等において、アイテムの推薦相手となる顧客ユーザの属性を特定し、さらにその顧客ユーザの属性に対応する嗜好を記憶部103の記憶内容から特定する。例えば、推薦相手となる顧客ユーザの属性が「20代女性」であれば、アイテムとそれに対応する嗜好として、「アイテム:ハワイ」「嗜好:ポジティブ」といった内容が特定される。
The specifying
提示部105は、上記推薦相手となる顧客ユーザに対して特定された嗜好に対応するアイテムをその顧客ユーザに提示する。具体的には、提示部105は、SNSユーザの嗜好の種類とその嗜好に合致したアイテムに関する情報(アイテム名やそのアイテムを説明する説明情報等)とが少なくとも含まれるアイテムリスト等において、特定部104により特定された嗜好に対応するアイテムに関する情報を、上記ユーザ識別情報によって特定されるユーザの通信装置等に送信して表示させる。例えば、SNSユーザの20代女性の嗜好が「ハワイ」に対して「ポジティブ」であり、アイテムとして旅行先のリストが与えられたときに、そこに含まれるアイテム名が「ハワイ」であれば、そのアイテムが推薦アイテムとして顧客ユーザの通信装置等に送信される。
The
<動作>
図4は情報処理装置1の動作を示すフローチャートである。まず、取得部100は、各投稿サイト2からネットワーク3を介して複数の投稿履歴を取得する(ステップS11)。
<Operation>
FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the
次に、属性推定部101は、複数のSNSユーザの投稿履歴から各々のSNSユーザの属性を推定する(ステップS12)。
Next, the
嗜好推定部102は、複数のSNSユーザの投稿履歴から各々のSNSユーザの嗜好を推定する(ステップS13)。
The
記憶部103は、推定された属性及び嗜好を対応付けて記憶する(ステップS14)。
The
特定部104は、顧客リスト等において、アイテムの推薦相手となる或る推薦相手となる顧客ユーザを特定する(ステップS15)。
The
特定部104は、推定相手として特定したSNSユーザの属性に対応する嗜好を記憶部103の記憶内容から特定する(ステップS16)。
The specifying
提示部105は、推薦相手となるSNSユーザに対して特定された嗜好に対応するアイテムをそのユーザに提示する(ステップS17)。
The
以上の実施形態によれば、複数の投稿履歴からSNSユーザの属性と嗜好との関係を推定し、その推定結果を用いて、特定の顧客ユーザの嗜好に応じたアイテムを提示する。 According to the above embodiment, the relationship between the attribute and the preference of the SNS user is estimated from a plurality of posting histories, and an item corresponding to the preference of a specific customer user is presented using the estimation result.
<変形例>
以下の変形例は互いに組み合わせて実施してもよい。
<変形例1>
嗜好推定部102は、所定の条件に合致する投稿履歴からSNSユーザの嗜好を推定するときには、当該投稿履歴と当該嗜好との関係に対する重みづけを行って、SNSユーザの嗜好を推定するようにしてもよい。例えば次のような重みづけの例が考えられる。
<Modification>
The following modifications may be implemented in combination with each other.
<
When estimating the preference of the SNS user from the posting history that matches the predetermined condition, the
例えば嗜好推定部102は、投稿した投稿者が当該投稿の原作成者ではないという条件に合致する場合には、投稿した投稿者が当該投稿の原作成者である場合に比べて、当該投稿履歴と嗜好との関係に対する重みを小さくするようにしてもよい。これは、例えば推薦相手となる第1のSNSユーザのツイートと呼ばれる投稿を、第2のSNSユーザがリツイートと呼ばれる形式で転記して投稿する場合を想定している。この場合、第2のSNSユーザにより投稿された内容には、その第2のSNSユーザの嗜好が表現されていない場合があるから、この第2のSNSユーザの当該投稿履歴と第2のSNSユーザの嗜好との関係に対する重みを小さくする。重みを小さくする方法としては、統計処理における集計時の投稿件数に対して1未満の値を乗算するとか、センチメント分析においてポジネガをスコア換算する際に1未満の値を乗算するとか、学習データからダウンサンプリングするなどの方法が考えられる。これにより、記憶部103が属性推定部101より推定された属性及び嗜好推定部102より推定された嗜好を対応付けて記憶するときの、これら属性及び嗜好の関係が弱くなる。
For example, the
また例えば、嗜好推定部102は、広告又は宣伝を目的とした投稿であるという条件に合致する場合は、広告又は宣伝以外を目的とした投稿に比べて、当該投稿履歴と嗜好との関係に対する重みを小さくするようにしてもよい。この場合も、広告又は宣伝を目的とした投稿された内容には、投稿者であるSNSユーザの嗜好が表現されていない場合があると考えられるからである。重みを小さくする方法としては上記の例と同様である。
Further, for example, when the condition that the posting is for advertisement or promotion is satisfied, the
<変形例2>
SNSユーザの属性とSNSユーザの嗜好との関係性は、そのSNSユーザの属性に応じて異なる場合がある。例えば性別という種類の属性が嗜好に関係する度合いに比べて、職業という種類の属性が嗜好に関係する度合いは小さい場合がある。そこで、嗜好推定部102は、或る種類の属性に対応する嗜好の重みを1と仮定すると、それ以外の種類の属性に対応する嗜好の重みを1未満にする。つまり、嗜好推定部102は、属性推定部101によって推定されるSNSユーザの属性に応じて、当該SNSユーザの投稿履歴と嗜好との関係に対する重みを変える。より具体的には、嗜好推定部102は、属性推定部101によって推定されるSNSユーザの属性の種類に応じて、当該SNSユーザの投稿履歴と嗜好との関係に対する重みを変える。
<Modification 2>
The relationship between the attribute of the SNS user and the preference of the SNS user may be different depending on the attribute of the SNS user. For example, the degree of the attribute of the occupation type may be smaller than the degree of the attribute of the attribute gender. Therefore, assuming that the weight of the preference corresponding to a certain type of attribute is 1, the
また、属性推定部101がSNSユーザの属性を推定するときの推定精度はその属性によって異なる場合がある。例えば属性推定部101が年齢(ないし年代)という属性を推定するときの精度は、属性推定部101が職業という属性を推定するときの精度よりも高いことがある。そこで、推薦相手となる顧客ユーザの属性として年齢と職業が推定された場合、嗜好推定部102は、年齢という属性に対応する嗜好の重みを1と仮定すると、職業という属性に対応する嗜好の重みを1未満にする。つまり、嗜好推定部102は、属性推定部101によって推定されるSNSユーザの属性に応じて、当該SNSユーザの投稿履歴と嗜好との関係に対する重みを変える。より具体的には、嗜好推定部102は、属性推定部101によって推定されるSNSユーザの属性の推定精度に応じて、当該SNSユーザの投稿履歴と嗜好との関係に対する重みを変える。
In addition, the estimation accuracy when the
さらに、前述したように属性推定部101による属性推定には誤判定の可能性があるため、嗜好推定部102は、推定された属性以外の属性も加味して、当該SNSユーザの投稿履歴と前記嗜好との関係に対する重みを変えるようにしてもよい。例えば属性として学 生である推定されたときの推定精度が70%であれば、それ以外の属性(例えば会社員、主婦、自営業とする)について100−70=30%の可能性を均等に配分して、会社員10%、主婦10%、自営業10%とする。つまり、嗜好推定部102は、推薦相手が、70%の可能性で学生であり、10%の可能性で会社員であり、10%の可能性で主婦であり、10%の可能性で自営業であると仮定して、その嗜好を推定する。
Further, as described above, there is a possibility that the attribute estimation by the
また、誤判定の確率が既知であれば、嗜好推定部102は、推定された属性以外の属性である確率も加味して、当該SNSユーザの投稿履歴と前記嗜好との関係に対する重みを変えるようにしてもよい。例えば属性として学生である推定精度が70%であり、会社員である推定精度が15%であり、主婦である推定精度が10%であり、自営業である推定精度が50%であれば、特定部104は、推薦相手が、70%の可能性で学生であり、15%の可能性で会社員であり、10%の可能性で主婦であり、5%の可能性で自営業であると仮定して、その嗜好を推定する。
If the probability of the erroneous determination is known, the
<変形例3>
推薦相手となり得る顧客ユーザを列挙した顧客リスト上には存在する属性であっても、投稿サイトから推定していない属性が存在する場合も考えられる。例えば顧客リストには40代という属性があるが、或るアイテムに関する投稿履歴から推定したユーザの属性が10代、20代、30代のみというケースである。このように記憶部103に推薦相手の顧客ユーザの属性と同じ属性が記憶されていない場合には、特定部104は、他の属性のユーザの嗜好を用いて前記推薦相手となる顧客ユーザの嗜好を特定するようにしてもよい。例えば、特定部104は、推薦相手の顧客ユーザの属性群のうち或る第1の属性は一致しないが他の第2の属性が一致する顧客ユーザの嗜好に応じて、推薦相手の嗜好を特定する。例えば記憶部103の記憶内容に、推薦相手の属性である40代主婦という属性は存在しないが、20代主婦と30代主婦という属性が存在する場合には、20代主婦という属性に対応する嗜好と30代主婦という属性に対応する嗜好の平均的な嗜好を推薦相手である40代主婦という属性のユーザに推薦するアイテムとして特定する。この場合、上記の第1の属性は「40代」であり、第2の属性は「主婦」である。
<
Even if the attribute exists on the customer list listing the customer users who can be recommended partners, there may be an attribute that has not been estimated from the posting site. For example, there is a case where the customer list has an attribute of 40s, but the attributes of the user estimated from the posting history of a certain item are only teens, 20s, and 30s. As described above, when the
また、特定部104は、推薦相手となる第1の顧客ユーザの嗜好と類似する嗜好を持つ第2の属性の顧客ユーザの嗜好に応じて、推薦相手となる第1のユーザの嗜好を特定するようにしてもよい。例えば40代のユーザの嗜好は30代のユーザの嗜好に近いという前提において、特定部104は、30代主婦という属性に対応する嗜好に基づいて、推薦相手の40代主婦という属性の顧客ユーザの嗜好を特定する。
In addition, the specifying
ここで、推薦相手となるユーザの嗜好と類似する嗜好を持つ顧客ユーザがどのような属性であるかを判定する方法は例えば次の通りである。まず、事前知識にもとづいて予め決まっている場合である。例えば或るファッションに対する嗜好は、主婦と自営業の方が、主婦と会社員より近いなどである。つまり、推薦相手となる顧客ユーザの嗜好と類似する嗜好を持つ顧客ユーザの属性が予め決められている。 Here, for example, a method of determining what attribute a customer user having a preference similar to the preference of a user as a recommendation partner is as follows. First, there is a case where it is determined in advance based on prior knowledge. For example, a preference for a certain fashion is that a housewife and a self-employed person are closer than a housewife and a company employee. That is, the attribute of the customer user having a preference similar to the preference of the customer user as the recommendation partner is determined in advance.
また、属性の座標空間上における数値は位置の近さに基づいて判定する方法がある。例えば居住地という属性として関東と東海の方が、関東と関西より近いとか、年齢という属性として40代と30代の方が40代と20代より近いなどである。つまり、推薦相手となる顧客ユーザの嗜好と類似する嗜好を持つ顧客ユーザの属性が当該属性の数値御又は位置の近さに応じて決められている。 In addition, there is a method of determining the numerical value of the attribute in the coordinate space based on the proximity of the position. For example, the attribute of residence is such that Kanto and Tokai are closer to Kanto and Kansai, and the attribute of age is that those in their 40s and 30s are closer to their 40s and 20s. That is, the attribute of the customer user having a preference similar to the preference of the customer user as the recommendation partner is determined according to the numerical value of the attribute or the proximity of the position.
また、アイテムに対する嗜好をもとに判定する方法がある。Aというアイテムに関する40代のSNSユーザの投稿はないが、BというアイテムとCというアイテムに対しては40代のSNSユーザと30代のSNSユーザの嗜好が近いから、Aというアイテムに対する40代のSNSユーザの嗜好を30代のSNSユーザの嗜好に基づいて特定するなどである。つまり、推薦相手となるSNSユーザの第1のアイテムに対する嗜好が、第2のアイテムに対する他のユーザに対する嗜好に応じて決められている。 There is also a method of making a determination based on the preference for an item. There is no posting of the SNS user in his forties with respect to the item A, but the SNS user in his forties and the SNS user in his thirties are close to the item B and the item C, so the SNS user in his forties has no post. For example, the preference of the SNS user is specified based on the preference of the SNS user in their thirties. That is, the preference of the SNS user as the recommendation partner with respect to the first item is determined according to the preference of another user with respect to the second item.
本発明は、コンピュータを情報処理装置として機能させるためのプログラムや、係るプログラムを記録した記録媒体の形態でも提供され得る。また、本発明に係るプログラムは、インターネット等のネットワークを介してコンピュータにダウンロードされてもよい。
また、本発明に係る画像処理装置は画像形成装置に内蔵されたものであってもよい。
The present invention can also be provided in the form of a program for causing a computer to function as an information processing device, or a recording medium on which such a program is recorded. Further, the program according to the present invention may be downloaded to a computer via a network such as the Internet.
Further, the image processing apparatus according to the present invention may be built in the image forming apparatus.
1・・・情報処理装置、2a,2b・・・投稿サイト、3・・・ネットワーク、10・・・情報処理システム、11・・・制御部、12・・・記憶部、13・・・通信部、100・・・取得部、101・・・属性推定部、102・・・嗜好推定部、103・・・記憶部、104・・・特定部、105・・・提示部。
DESCRIPTION OF
Claims (15)
前記複数のユーザの投稿履歴から、各々の前記ユーザの嗜好を推定する嗜好推定手段と、
推定された前記属性及び前記嗜好を対応付けて記憶する記憶手段と、
推薦相手となるユーザの属性に対応する嗜好を前記記憶手段の記憶内容から特定する特定手段と、
前記推薦相手となるユーザに対して特定された嗜好に応じたアイテムを当該推薦相手となるユーザに提示する提示手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 Attribute estimating means for estimating the attribute of each user from post histories of a plurality of users;
Preference estimation means for estimating the preference of each user from the posting histories of the plurality of users;
Storage means for storing the estimated attribute and the preference in association with each other,
Specifying means for specifying the preference corresponding to the attribute of the user to be recommended from the storage content of the storage means;
An information processing apparatus, comprising: a presentation unit configured to present an item corresponding to a preference specified for the user as the recommendation partner to the user as the recommendation partner.
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。 The preference estimating means estimates the preference of the user by weighting the relationship between the posting history and the preference when estimating the preference from the posting history that matches a predetermined condition. The information processing device according to claim 1.
ことを特徴とする請求項2記載の情報処理装置。 The preference estimating means, when the posting user is not the original creator of the posting history, compared with the case where the posting user is the original creator of the posting history, the posting history and the preference The information processing apparatus according to claim 2, wherein a weight for the relationship is reduced.
ことを特徴とする請求項2記載の情報処理装置。 The preference estimating means reduces the weight of the relationship between the posting history and the preference with respect to the posting history for the purpose of advertisement or promotion, as compared to the posting for the purpose other than advertising or promotion. The information processing device according to claim 2.
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, wherein the preference estimating unit changes a weight of a relationship between the posting history of the user and the preference according to an attribute of the user estimated by the attribute estimating unit.
ことを特徴とする請求項5記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 5, wherein the preference estimating means changes a weight for a relationship between the posting history of the user and the preference according to a type of an attribute of the user estimated by the attribute estimating means. apparatus.
ことを特徴とする請求項5記載の情報処理装置。 6. The information according to claim 5, wherein the preference estimating unit changes a weight for a relationship between the posting history of the user and the preference according to estimation accuracy of a user attribute estimated by the attribute estimating unit. 7. Processing equipment.
ことを特徴とする請求項7記載の情報処理装置。 8. The information processing apparatus according to claim 7, wherein the preference estimating unit changes a weight for a relationship between the posting history of the user and the preference in consideration of an attribute other than an attribute of the user as the recommendation partner. 9. .
ことを特徴とする請求項7記載の情報処理装置。 The said preference estimation means changes the weight with respect to the relationship between the posting log | history of the said user and the said preference in consideration of the probability which is an attribute other than the attribute estimated by the said attribute estimation means. Information processing device.
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。 When the same attribute as the attribute of the user to be recommended is not stored in the storage unit, the specifying unit specifies the preference of the user to be the recommended partner using the preference of the user of another attribute. The information processing apparatus according to claim 1, wherein:
ことを特徴とする請求項10記載の情報処理装置。 When the storage unit does not store the same first attribute as the attribute of the user to be recommended, the specifying unit may include a preference corresponding to a second attribute of the attribute of the user to be recommended. The information processing apparatus according to claim 10, wherein
ことを特徴とする請求項10記載の情報処理装置。 If the same attribute as the first attribute of the user to be recommended is not stored in the storage unit, a second attribute having a preference similar to the preference of the user to be recommended is provided. The information processing apparatus according to claim 10, wherein a preference corresponding to the same second attribute as the attribute of the user to be recommended is specified in accordance with the preference of the user.
ことを特徴とする請求項12記載の情報処理装置。 13. The information processing apparatus according to claim 12, wherein attributes of a user having a preference similar to the preference of the user as the recommendation partner are determined in advance.
ことを特徴とする請求項12記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 12, wherein an attribute of a user having a preference similar to the preference of the user as the recommendation partner is determined according to a numerical value of the attribute or proximity of a position.
ことを特徴とする請求項12記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 12, wherein the preference of the user as the recommendation partner with respect to the first item is determined according to the preference of another user with respect to the second item.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018187513A JP7206761B2 (en) | 2018-10-02 | 2018-10-02 | Information processing equipment |
US16/386,346 US20200104901A1 (en) | 2018-10-02 | 2019-04-17 | Information processing apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018187513A JP7206761B2 (en) | 2018-10-02 | 2018-10-02 | Information processing equipment |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020057206A true JP2020057206A (en) | 2020-04-09 |
JP7206761B2 JP7206761B2 (en) | 2023-01-18 |
Family
ID=69946026
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018187513A Active JP7206761B2 (en) | 2018-10-02 | 2018-10-02 | Information processing equipment |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20200104901A1 (en) |
JP (1) | JP7206761B2 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPWO2021260754A1 (en) * | 2020-06-22 | 2021-12-30 | ||
JP2022130654A (en) * | 2021-05-21 | 2022-09-06 | 株式会社mov | Information processing system |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111026957B (en) * | 2019-11-21 | 2023-05-05 | 北京网聘咨询有限公司 | Recommendation system and method based on multidimensional similarity |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009122738A (en) * | 2007-11-12 | 2009-06-04 | C2Cube Inc | Information processor, information processing method and program |
JP2015219904A (en) * | 2014-05-15 | 2015-12-07 | 富士ゼロックス株式会社 | Method, computer system, and program for estimating user's demographic characteristics |
JP2016024599A (en) * | 2014-07-18 | 2016-02-08 | ヤフー株式会社 | Information management server, information management method, and information management program |
JP2017027168A (en) * | 2015-07-16 | 2017-02-02 | Tis株式会社 | Taste learning method, taste learning program and taste learning device |
US20170249389A1 (en) * | 2014-09-02 | 2017-08-31 | Feelter Sales Tools Ltd | Sentiment rating system and method |
-
2018
- 2018-10-02 JP JP2018187513A patent/JP7206761B2/en active Active
-
2019
- 2019-04-17 US US16/386,346 patent/US20200104901A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009122738A (en) * | 2007-11-12 | 2009-06-04 | C2Cube Inc | Information processor, information processing method and program |
JP2015219904A (en) * | 2014-05-15 | 2015-12-07 | 富士ゼロックス株式会社 | Method, computer system, and program for estimating user's demographic characteristics |
JP2016024599A (en) * | 2014-07-18 | 2016-02-08 | ヤフー株式会社 | Information management server, information management method, and information management program |
US20170249389A1 (en) * | 2014-09-02 | 2017-08-31 | Feelter Sales Tools Ltd | Sentiment rating system and method |
JP2017027168A (en) * | 2015-07-16 | 2017-02-02 | Tis株式会社 | Taste learning method, taste learning program and taste learning device |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPWO2021260754A1 (en) * | 2020-06-22 | 2021-12-30 | ||
WO2021260754A1 (en) * | 2020-06-22 | 2021-12-30 | 日本電気株式会社 | Matching device, sales promotion assistance system, matching method, and non-transitory computer-readable medium |
JP7375932B2 (en) | 2020-06-22 | 2023-11-08 | 日本電気株式会社 | Verification device, sales promotion support system, verification method and program |
JP2022130654A (en) * | 2021-05-21 | 2022-09-06 | 株式会社mov | Information processing system |
JP7281849B2 (en) | 2021-05-21 | 2023-05-26 | 株式会社mov | Information processing system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20200104901A1 (en) | 2020-04-02 |
JP7206761B2 (en) | 2023-01-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10489825B2 (en) | Inferring target clusters based on social connections | |
WO2020001106A1 (en) | Classification model training method and store classification method and device | |
US20140143165A1 (en) | Customizing a user-experience based on a job-seeker score | |
US8341101B1 (en) | Determining relationships between data items and individuals, and dynamically calculating a metric score based on groups of characteristics | |
US10931620B2 (en) | Calculating efficient messaging parameters | |
US10489719B2 (en) | Shared per content provider prediction models | |
US20130179440A1 (en) | Identifying individual intentions and determining responses to individual intentions | |
US20180096306A1 (en) | Identifying a skill gap based on member profiles and job postings | |
US20130332385A1 (en) | Methods and systems for detecting and extracting product reviews | |
JP5130317B2 (en) | SNS product recommendation device, method and program | |
JP6097126B2 (en) | RECOMMENDATION INFORMATION GENERATION DEVICE AND RECOMMENDATION INFORMATION GENERATION METHOD | |
WO2016140697A1 (en) | Increasing interaction between clusters with low connectivity in a network | |
US10497045B2 (en) | Social network data processing and profiling | |
MX2014003124A (en) | Recommendations based upon explicit user similarity. | |
US20200202395A1 (en) | Method and system for determining level of influence in a social e-commerce environment | |
JP2015106178A (en) | Information processing apparatus, information processing method and program | |
JP7206761B2 (en) | Information processing equipment | |
US20190073410A1 (en) | Text-based network data analysis and graph clustering | |
KR20190064042A (en) | Method for recommending based on context-awareness and apparatus thereof | |
US20190073411A1 (en) | Image-based network data analysis and graph clustering | |
US20150293988A1 (en) | System and Method for Opinion Sharing and Recommending Social Connections | |
US20160260147A1 (en) | Determining the Credibility of an On-Line User's Review | |
JPWO2016121127A1 (en) | Data evaluation system, data evaluation method, and data evaluation program | |
CN111787042A (en) | Method and device for pushing information | |
US9888086B1 (en) | Providing association recommendations to users |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210917 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220713 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220726 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220907 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221206 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221219 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7206761 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |